In San Diego findet derzeit die Konferenz "Emerging Technology" statt. Mit dabei ist der Suchmaschinenbetreiber Google, genauer gesagt der Director of Research, Peter Norvig. Er gab den Anwesenden einen Einblick in die Such- und Übersetzungstechnologie.
Demnach setzt das Unternehmen nicht nur auf komplexe Modelle und Theorien, sondern vor allem auf große Mengen von Daten. Am Beispiel der Google Sprachtools lässt sich das Vorgehen am einfachsten erklären. So ermöglicht es Google, chinesische Texte in die englische Sprache zu übersetzen. Diesen Vorgang zu automatisieren, gilt als sehr schwierig, denn in der chinesischen Sprache bilden mehrere Schriftzeichen ein Wort. Jedes Schriftzeichen kann aber wiederrum selbst ein anderes Wort darstellen.
Um diese Herausforderung zu meistern, nutzt Google vor allem professionelle Übersetzungen. Diese Vergleichsdaten werden analysiert. Es entstehen große Tabellen mit Wahrscheinlichkeiten. Soll ein Text übersetzt werden, kommen diese Wahrscheinlichkeitstabellen zum Einsatz. Der Übersetzer entscheidet anhand der Tabellen, welches die richtige Übersetzung für einen Text ist.
Ein ähnliches Vorgehen will Google auch bei der Bildersuche anwenden. Bisher setzte man lediglich auf die Metadaten eines Fotos, was zu einer recht hohen Fehlerquote führte. Zukünftig will man die ersten 1000 Bilder der Ergebnisliste miteinander vergleichen, um Ähnlichkeiten auszumachen. Bilder, die in vielen Punkten mit anderen Bildern übereinstimmen, gelten dann als besonders relevant.
Auch bei der Suche nach Videos könnte man derart vorgehen, allerdings bräuchte man dafür massenhaft Speicher. Norvig ist der Meinung, dass die Ressourcen das größte Problem für Neueinsteiger sind. Unternehmen wie Google und Yahoo besitzen ausreichend viele Server und Vergleichsdatensätze - StartUp-Unternehmen oftmals nicht.